染色质构象捕获技术的分辨率不断提高，最近的核小体分辨率染色质接触图使我们能够探索人类细胞中精细尺度的三维染色质组织如何与表观基因组状态相关。 利用公开可用的Micro-C数据集，我们开发了一个深度学习模型CAESAR，用于学习从表观基因组特征到三维染色质组织的映射函数。该模型能够准确预测Hi-C无法检测到的精细结构，如短程染色质环和条纹。利用来自ENCODE和Roadmap表观基因组项目的现有表观基因组数据集，我们成功地为91个人类组织和细胞系插补了高分辨率的三维染色质接触图。在这些插补的高分辨率接触图中，我们识别了基因与其实验验证的调控元件之间的空间相互作用，展示了CAESAR在高分辨率下将转录调控与三维染色质组织耦合的潜力。